import torch

# 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示GPU可用

# 查看可用GPU的数量
print(torch.cuda.device_count())  # 输出可用GPU的数量

# 查看当前使用的GPU设备
print(torch.cuda.current_device())  # 输出设备ID

# 查看GPU名称
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 输出第一块GPU的名称

import numpy as np

# 创建PyTorch张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 转换为NumPy数组（关键测试点）
x_np = x.numpy()

# 打印结果
print(f"PyTorch tensor: {x}")
print(f"NumPy array: {x_np}")